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ONLINE: Computational Physics IV - Machine Learning - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 114810 Kurztext
Semester WS 2020 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 30 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 40
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning-Plattform Moodle  
Hyperlink
Sprache Englisch
Belegungsfrist Standardbelegung Wintersemester ab Mitte August/ Sommersemester ab Mitte Februar
Abmeldefristen A1 - Belegung ohne Abmeldung    31.08.2020 09:00:00 - 21.10.2020 07:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
A2 - Belegung mit Abmeldung 2 Wochen    21.10.2020 08:00:00 - 16.11.2020 23:59:59    aktuell
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
A3 - Belegung ohne Abmeldung    17.11.2020 00:00:01 - 22.02.2021 07:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 0-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Do. 14:00 bis 16:00 w. 05.11.2020 bis
11.02.2021
Fröbelstieg 1 - HS 2 Abb      
Gruppe 0-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Brügmann, Bernd, Universitätsprofessor, Dr. verantwortlich
Module / Prüfungen
Modul Prüfungsnummer Titel VE.Nr. Veranstaltungseinheit
PAFMT206 Computational Physics IV
P-Nr. : 114761 Computational Physics IV: Numerisches Projekt oder schriftl. Prüfung
114763 Computational Physics IV: Vorlesung/übung
Zuordnung zu Einrichtungen
Physikalisch-Astronomische Fakultät
Inhalt
Bemerkung

Neues Modul Computational Physics IV gerade in Bearbeitung, Möglichkerweise erfolgt Prüfungsanmeldung über Papier. Informationen dazu zu Semesterbeginn.

Leistungsnachweis

numerisches Projekt

Lerninhalte <ul><li><p class="western" style="margin-left: 0.04in; margin-top: 0.04in; margin-bottom: 0.04in; line-height: 100%;"><span style="color: #000000;">Grundlagen des Maschinellen Lernens, </span></p></li><li><p class="western" style="margin-left: 0.04in; margin-top: 0.04in; margin-bottom: 0.04in; line-height: 100%;"><span style="color: #000000;">Neuronale Netze und Deep Learning</span></p></li><li><p class="western" style="margin-left: 0.04in; margin-top: 0.04in; margin-bottom: 0.04in; line-height: 100%;"><span style="color: #000000;">Anwendungsbeispiele in der Physik, </span></p></li><li><p class="western" style="margin-left: 0.04in; margin-top: 0.04in; margin-bottom: 0.04in; line-height: 100%;"><span style="color: #000000;">Mustererkennung, </span></p></li><li><p class="western" style="margin-left: 0.04in; margin-top: 0.04in; margin-bottom: 0.04in; line-height: 100%;"><span style="color: #000000;">Zeitreihenanalyse, </span></p></li><li><p class="western" style="margin-left: 0.04in; margin-top: 0.04in; margin-bottom: 0.04in; line-height: 100%;"><span style="color: #000000;">Monte Carlo Methoden</span></p></li></ul><p> </p>
Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2020/21 gefunden:

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